So funktioniert Google Maps: So wird die perfekte Route mit Datenfluten und Künstlicher Intelligenz berechnet
Die Kartenplattform Google Maps hat den Anspruch, alle Nutzer der Navigation auf dem schnellsten, möglichst kürzesten und auch sichersten Weg an das Ziel zu führen. Die Navigation wurde im Laufe der Jahre immer weiter verbessert und mittlerweile kommt auch in diesem Bereich die Künstliche Intelligenz zum Einsatz, die einige Umstände betrachtet, an die selbst Menschen eher selten denken dürften.
Viele Autofahrer verlassen sich auf ihre Navigationssysteme und folgen den von den Geräten und Apps vorgeschlagenen Routen. Gibt es mehrere mögliche Strecken, werden diese aber natürlich nicht gewürfelt, sondern nach einer Liste von Kriterien gewichtet. Und so kommt es, dass die Google Maps Navigation und einige andere Apps je nach Tageszeit oder Wochentag verschiedene Routen für dieselbe Strecke vorschlagen. In den meisten Fällen wird es an der Stauprognose fest gemacht.
Google Maps betrachtet die Stauprognosen sowie die tatsächlich entstandenen Staus schon seit vielen Jahren. Heute spielen auch Signale mit herein, die von anderen Apps mangels Daten gar nicht betrachtet werden können und in der Masse nur von Künstlicher Intelligenz ausgewertet werden können. Dazu gehört die Straßenbeschaffenheit, der Stand der Sonne und sogar die Wahrscheinlichkeit einer abrupten Bremsung.
Letztes hat man erst vor einigen Monaten angekündigt und erklärt es nun noch einmal etwas detaillierter. Auf einer Strecke, auf der viele Autofahrer abrupt bremsen oder gar Notbremsungen machen müssen, ist die Wahrscheinlichkeit eines Auffahrunfalls naturgemäß sehr viel höher. Das wird seit einigen Wochen von der Google Maps Navigation beachtet und solche Abschnitte wenn möglich umfahren. Laut Googles Angaben könnte man damit 100 Millionen Notbremsungen und wohl unzählige Unfälle verhindern.
Solche Bremsungen werden von den Bewegungssensoren des Smartphones erkannt und mit einigen weiteren Daten wie etwa der aktiven Navigation abgeglichen. Vor allem bei einer aktiven Android Auto-Navigation kann man auf diese Daten vertrauen, denn hier ist die Wahrscheinlichkeit am höchsten, dass der Nutzer das Smartphone nicht in der Hand hält. Diese Datenströme werden von einer Künstlichen Intelligenz ausgewertet und kommen für die Routenplanung und Navigation zum Einsatz.
Aber selbst Details wie der Sonnenstand oder möglicher Frühnebel und ähnliche Dinge spielen eine Rolle. Jeder weiß, dass gerade im Frühjahr und Herbst die Fahrt gegen die Sonne nicht wirklich angenehm und potenziell gefährlich ist. Also wird man versuchen, den Nutzer auf andere Strecken zu loten. Die Straßenbeschaffenheit kann ebenfalls ein wichtiges Signal sein, um den Nutzer auf möglichst gute Straßen zu schicken.
All diese Signale fließen mit ein, allerdings verrät man kein Ranking der einzelnen Werte. Man hat weiterhin den Anspruch, den möglichst schnellsten und kürzesten Weg zu wählen.
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Ökologische Parameter spielen leider keine Rolle bei der Routenkalkulation.
Eine Srecke, 2 Minuten kürzer in der Fahrzeit, aber 15km länger über die Autobahn, bekommt die Routenempfehlung. Das hat noch hohes Potenzial zur CO2 Einsparung.